論文の概要: Comparative study of quantum methods in the resolution of track findings instances
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18552v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 08:55:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 12:49:38.245049
- Title: Comparative study of quantum methods in the resolution of track findings instances
- Title（参考訳）: トラック発見事例の分解能における量子法の比較研究
- Authors: Duy Dao Do, Hervé Kerivin, Philippe Lacomme, Bogdan Vulpescu,
- Abstract要約: トラック探索は、粒子物理学で最初に導入された複雑な最適化問題である。
本稿では,その影響と有効性の両方を評価するために,様々なモデリング手法について検討する。
本稿では,CPLEXと実D-Wave量子コンピュータで動作する2つの量子モデル,D-Waveシミュレータ上の1つの量子モデルについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9599644507730108
- License:
- Abstract: Track finding can be considered as a complex optimization problem initially introduced in particle physics involving the reconstruction of particle trajectories. A track is typically composed of several consecutive segments (track segments) that resembles a smooth curve without bifurcations. In this paper various modeling approaches are explored in order to assess both their impact and their effectiveness in solving them using quantum and classical methods. We present implementations of three classical models using CPLEX, two quantum models running on actual D-Wave quantum computers, and one quantum model on a D-Wave simulator. To facilitate a fair comparative study and encourage future research in this area, we introduce a new set of benchmark instances, categorized into small, medium, and large scales. Our evaluation of these methods on the benchmark instances indicates that D-Wave methods offer an excellent balance between computation time and result quality, outperforming CPLEX in numerous cases.
- Abstract（参考訳）: トラック探索は、粒子軌道の再構成を含む粒子物理学で最初に導入された複雑な最適化問題とみなすことができる。
典型的には、トラックは、分岐のない滑らかな曲線に似たいくつかの連続したセグメント(トラックセグメント)から構成される。
本稿では,量子的手法と古典的手法による解法におけるそれらの効果と有効性の両方を評価するために,様々なモデリング手法について検討する。
本稿では,CPLEXと実D-Wave量子コンピュータで動作する2つの量子モデル,D-Waveシミュレータ上の1つの量子モデルについて述べる。
この分野での公正な比較研究の促進と今後の研究を促進するため,我々は,小規模,中規模,大規模のベンチマークインスタンスを新たに導入する。
これらの手法をベンチマークインスタンス上で評価した結果、D-Wave法は計算時間と結果の質のバランスに優れており、CPLEXよりも多くのケースで優れていることがわかった。
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